管理缓存
通过将数据写回到UFS，可以保证如果Alluxio发生故障数据还是可恢复的。语法 alluxio fs persist示例：将Alluxio中 tmp 目录持久化到底层文件系统中。alluxio fs persist/tmp 返回如下信息。persisted file/tmp with size 46 setTtl 设置...
功能概述
数据库发生故障后，无法在发生故障时定位到原因，可以通过智能压测功能，在克隆库上复现故障场景，定位故障原因。功能架构 智能压测的功能架构如下图所示：源数据库：将要进行大促、将要业务变更或者已经发生故障，需要进行流量捕获的数据...
设计原则
数据容灾是指在数据中心或服务器发生故障、灾难或意外情况时，能够保证数据的安全性和可用性的一系列措施和策略。数据容灾的目标是确保在不可避免的情况下，数据的完整性、可恢复性和可用性不受到严重影响，以保障业务的持续运行和数据的...
立即备份
背景信息 物理备份：物理备份是指转储 OceanBase 的物理文件包含基线数据、日志归档数据等，一旦数据库发生故障，可以利用这些文件进行数据库恢复。逻辑备份：逻辑备份是指数据库对象级备份，支持表、库两种维度的备份。库级备份时，针对...
什么是全球多活数据库集群
应用场景 异地容灾 当一个数据中心发生故障，只需做流量切换，其他数据中心即可正常运行并接管关键业务或全部业务。灾备资源充分利用 集群中所有灾备节点均对外提供读写服务，避免造成服务器资源浪费。业务系统多地域部署 业务系统部署全球...
名词解释
这种模式下，两个城市的三个数据中心互联互通，如果⼀个数据中心发生故障或灾难，其他数据中心可以正常运行并对关键业务或全部业务实现接管。命名空间 多活命名空间MSHA Namespace，是一个逻辑租户的概念，用于进行租户粒度的管控配置和云...
流量回放和压测
此外，在数据库发生故障且无法定位原因时，可以利用克隆库复现故障场景，以便更好地定位故障原因。前提条件 源数据库支持：RDS MySQL PolarDB MySQL版 说明 不支持 PolarDB MySQL版 的 企业版 单节点 实例。PolarDB-X 2.0。目标数据库实例...
智能压测
此外，在数据库发生故障且无法定位原因时，可以利用克隆库复现故障场景，以便更好地定位故障原因。前提条件 源数据库支持：RDS MySQL PolarDB MySQL版 说明 不支持 PolarDB MySQL版 的 企业版 单节点 实例。PolarDB-X 2.0。目标数据库实例...
源为PolarDB-X的功能规范和约束说明
警告 异常切流是指源实例或者源实例所在的数据中心发生故障时进行的切流操作。这类操作都是有损操作。在出现故障（如网络中断、机房批量设备故障或互联网数据中心IDC故障），且DTS任务存在延迟的情况下，此时如更新至目标库的最后一条数据...
源为PolarDB-X的功能规范和约束说明
警告 异常切流是指源实例或者源实例所在的数据中心发生故障时进行的切流操作。这类操作都是有损操作，例如导致数据不一致或任务失败。在出现故障（如网络中断、机房批量设备故障或互联网数据中心IDC故障），且DTS任务存在延迟的情况下，...
异地应用双活切流
场景四：故障>数据库故障 说明 部分数据库出现异常，将发生故障的主数据库切换到另一单元（地域）。a.选中想要切换的数据库，在展示框里，同一行代表同一数据库的主备。b.单击 下一步，进入 容灾切换预览，在预览页，可以看到数据库前后主...
如何快速定位及解决数据库问题
本文介绍了数据库发生故障时的快速判断方法和解决办法。如何定位系统瓶颈是否在数据库上 通过Processlist来判断 执行以下语句，显示 PolarDB-X 上所有正在执行的SQL语句。SHOW PROCESSLIST WHERE INFO IS NOT NULL 一般情况下，语句堆积会...
标准版-单副本
当数据库节点发生故障时，数据会丢失，系统会重新拉起一个Redis进程（没有数据），当节点故障业务自动切换完成后，应用程序需要将数据重新预热。单副本架构不支持以下功能：自动或手动备份、离线全量Key分析 和 实例回收站。若您对数据有...
标准架构
当数据库节点发生故障时，数据会丢失，系统会重新拉起一个 Tair 进程（没有数据），当节点故障业务自动切换完成后，应用程序需要将数据重新预热。单副本架构不支持以下功能：自动或手动备份、离线全量Key分析 和 实例回收站。若您对数据有...
功能特性
此外，在数据库实例发生故障且无法定位原因时，可以利用克隆库复现故障场景，以便更好地定位故障原因。智能压测 搜索分析 查询并导出SQL语句对应的日志信息。搜索 SQL洞察 SQL洞察聚类分析，用作深度异常的排查。SQL洞察 安全审计 内置了...
如何对JSON类型进行高效分析
PolarDB 列存索引（In Memory Column Index，IMCI）功能推出了完备的虚拟列与列式JSON功能等，可以快速处理大数据和多种数据类型（包括结构化数据与半结构化数据等），并提供高效的数据分析、查询与流计算能力，适用于数据分析、数据仓库与...
数据库高级特性管理
target_recovery_time_in_seconds 在发生故障时，数据库恢复所需的目标时间（秒）。默认值为60。compatibility_level 数据库与特定版本的兼容性级别。取值如下：100：Server 2008及更高版本。110：SQL Server 2012及更高版本。120：SQL ...
基本概念
RPO Recovery Point Objective（数据恢复点目标），指应用发生故障时预期的数据丢失量。例如，RPO=15 分钟，表示在应用发生故障时，最近 15 分钟的数据无法在云上恢复。RTO Recovery Time Objective（恢复时间目标），指故障发生时，在云...
代码逻辑场景
受影响的请求数 否 0 限制最多发生故障的请求总数，每生效一次故障计数加1，累计发生故障请求数超出设定值后，请求则不再发生故障。填写数值小于等于0时，则表示不限制。受影响的请求占比（%）否 0 限制发生故障的请求数占所有应该发生故障...
什么是混合云容灾服务
RPO Recovery Point Objective（数据恢复点目标），指应用发生故障时预期的数据丢失量。例如，RPO=15 分钟，表示在应用发生故障时，最近 15 分钟的数据无法在云上恢复。RTO Recovery Time Objective（恢复时间目标），指故障发生时，在云...
开通备份恢复
云原生多模数据库 Lindorm 宽表引擎支持数据备份恢复功能，该功能基于数据生态服务中的数据迁移，将数据存储至阿里云对象存储服务OSS（Object Storage Service，简称OSS）中，定期全量备份数据，实时增量同步数据，来满足对数据备份和数据...
设计方案
风险预测：风险预测是指在发生故障前，通过数据分析、机器学习等方式，预测系统的风险情况，提前进行预防和处理。在故障应急响应中，风险预测可以作为重要参考，帮助快速识别问题的根本原因，提高故障处理效率和精度。故障响应 在发现故障...
故障应急
故障管理体系是围绕故障全生命周期采取的一系列控制流程，包括故障基础数据管理（故障等级定义、应急场景监控覆盖、服务组&值班表管理、故障订阅管理），故障...故障恢复（初因推荐、快恢推荐），故障复盘（故障复盘规范、故障数据运营）。
概述
数据组织 ZooKeeper的数据组织方式与标准文件系统类似，组织成类似文件树的结构，在ZooKeeper中使用znode（ZooKeeper node）来描述文件，与标准文件系统不同的是，znode并不区分目录或者文件的概念，每个znode都可以存储数据。ZooKeeper...
错误码
当故障数据节点恢复后，PolarDB-X 将自动取消fail-fast状态。如果数据节点故障解决后仍然出现PXC-4200错误，请联系技术支持。PXC-4201 ERR_GROUP_NO_ATOM_AVALILABLE 描述：PolarDB-X 分库内暂时没有可用数据节点。示例：ERR-CODE:[PXC-...
使用SDK示例代码消费订阅数据
实现原理是当消费组下的正常消费数据的客户端发生故障后，其他的SDK客户端将随机且自动地分配到partition 0，继续消费。设置Java文件代码中的必填参数。表 1.必填参数说明 参数 说明 获取方式 brokerUrl 数据订阅通道的网络地址及端口号...
使用SDK示例代码消费订阅数据
实现原理是当消费组下的正常消费数据的客户端发生故障后，其他的SDK客户端将随机且自动地分配到partition 0，继续消费。设置Java文件代码中的必填参数。表 1.必填参数说明 参数 说明 获取方式 brokerUrl 数据订阅通道的网络地址及端口号...
离线同步数据质量排查
如果写出数据和目标存储已有数据发生数据约束（主键冲突、唯一键约束、外键约束等），数据库则使用来源数据update更新目标表已有数据行，在目标表存在多个数据约束的情况下，数据替换可能会失败并产生脏数据 如果写出数据和目标存储已有...
灾备规划
RTO和RPO要求 应用容灾有两个核心的指标：RPO：指应用发生故障时可以容忍的数据丢失量。数据越重要，RPO就要求越小。RPO越小，往往要求数据备份、复制频率更高，对生产环境、网络的压力也会越大，成本通常也越高。RTO：指故障发生后，期望...
应用场景
当发生机房或数据中心级别故障时，可以快速恢复业务。可以实现两地三中心、两地四中心、三地六中心等架构。典型行业：银行、证券、保险、互金等。业务架构（以两地三中心架构为例）数据库由两个 PolarDB 集群组成：北京的双可用区集群，...
数据组织优化
本文为您介绍Transactional Table 2.0在数据组织优化服务上的架构设计。Clustering 当前痛点 Transactional Table 2.0支持分钟级近实时增量数据导入，高流量场景下可能会导致增量小文件数量膨胀，从而引发存储访问压力大、成本高，并且大量...
数据集市
数据集市是基于业务分类，面向特定应用场景或者产品的数据组织。通常位于数据应用层，依赖于公共层的整合数据。本文为您介绍如何创建数据集市并管理主题域。前提条件 已创建业务分类，用于对指定业务进行特定场景化的细分。详情请参见 业务...
数据扫描和识别
支持扫描的数据源类型如下：结构化数据：RDS、PolarDB、PolarDB-X、MongoDB、OceanBase、自建数据库 非结构化数据：OSS 大数据：TableStore、MaxCompute、ADB-MYSQL、ADB-PG 数据源授权完成后需要多长时间完成扫描？DSC 完成数据源授权后，...
表数据格式
为了支持增全量存储和处理一体化架构，Transaction Table2.0（简称TT2）设计了统一的表数据组织格式，既可支持MaxCompute普通表的所有功能，同时也能很好的支持增量处理链路的新场景，包括time travel查询、upsert操作等。本文为您介绍...
组复制简介
数据 强 一致性 在组复制中，事务总是先传输到集群中其他节点，然后写入Binlog文件，这保证无论主节点在什么时刻发生故障，重新启动后数据都不会比集群选出的新主节点多。旧主节点故障重启后，能够自动加回集群，拉取它缺失的Binlog，就...
高可用版
优势 可用性 采用经典高可用架构，主备之间通过复制（默认半同步）实现数据同步，一旦主库发生故障，将迅速检测并触发主备切换来保证可用性。备库故障对业务无影响，但会快速被检测到并触发备库自愈。可靠性 计算与存储分离，计算节点的...
Delta Lake概述
Delta Lake以数据为中心，围绕数据流走向（数据从流入数据湖、数据组织管理和数据查询到流出数据湖）推出了一系列功能特性，协助您搭配第三方上下游工具，搭建快捷、易用和安全的数据湖。背景信息 通常的数据湖方案是选取大数据存储引擎...
数据质量：全流程的质量监控
当离线MaxCompute数据发生变化时，数据质量会对数据进行校验，并阻塞生产链路，以避免问题数据污染扩散。同时，数据质量提供历史校验结果的管理，以便您对数据质量进行分析和定级。详情请参见 数据质量。数据质量为您解决以下问题：数据库...
流式气泡层（v1.x版本）
流式气泡层是基础平面地图的子组件，支持独立的样式和数据配置，包括气泡的大小、位置、颜色、动画效果以及经纬度等，能够以流式气泡的形式表现地理位置上的点数据信息。本文介绍流式气泡层各配置项的含义。注意 当前为v1.x版本的流式气泡...
流式气泡层（v2.x版本）
数据源 单击 配置数据源，可在 设置数据源 面板中修改数据源类型和数据查询代码、预览数据源返回结果以及查看数据响应结果，详情请参见 配置资产数据。数据过滤器 数据过滤器提供数据结构转换、筛选和一些简单的计算功能。单击 添加过滤器...
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